モデルの性能
ここでは、前のレッスンで作成したモデルをテストデータで評価します。
モデルを未知のデータで評価することは重要です。これにより、モデルがこれまで見たことのないデータを正しく推定できるかどうかを確認できます。
必要なモジュールはすべてインポート済みで、データはそれぞれ X_train、y_train、X_test、y_test として用意されています。
この演習はコースの一部です
Python による IoT データの分析
演習の手順
LogisticRegressionモデルを作成しましょう。- モデルを
X_trainとy_trainに適合させましょう。 X_trainとy_trainを使ってモデルのスコアを計算しましょう。X_testとy_testを使ってモデルのスコアを計算しましょう。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Create LogisticRegression model
logreg = ____()
# Fit the model
logreg.____(____, ____)
# Score the model
print(logreg.____(____, ____))
print(____)